Chatbot-Based Assessment of Employees’ Mental Health: Design Process and Pilot Implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stress, burnout, and mental health problems such as depression and anxiety are common, and can significantly impact workplaces through absenteeism and reduced productivity. To address this issue, organizations must first understand the extent of the difficulties by mapping the mental health of their workforce. Online surveys are a cost-effective and scalable approach to achieve this but typically have low response rates, in part due to a lack of interactivity. Chatbots offer one potential solution, enhancing engagement through simulated natural human conversation and use of interactive features. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore if a text-based chatbot is a feasible approach to engage and motivate employees to complete a workplace mental health assessment. This paper describes the design process and results of a pilot implementation. METHODS: A fully automated chatbot ("Viki") was developed to evaluate employee risks of suffering from depression, anxiety, stress, insomnia, burnout, and work-related stress. Viki uses a conversation style and gamification features to enhance engagement. A cross-sectional analysis was performed to gain first insights of a pilot implementation within a small to medium-sized enterprise (120 employees). RESULTS: The response rate was 64.2% (77/120). In total, 98 employees started the assessment, 77 of whom (79%) completed it. The majority of participants scored in the mild range for anxiety (20/40, 50%) and depression (16/28, 57%), in the moderate range for stress (10/22, 46%), and at the subthreshold level for insomnia (14/20, 70%) as defined by their questionnaire scores. CONCLUSIONS: A chatbot-based workplace mental health assessment seems to be a highly engaging and effective way to collect anonymized mental health data among employees with response rates comparable to those of face-to-face interviews.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».